ncnn::mat::from_pixels_resize 函数详解 1. 函数作用 ncnn::mat::from_pixels_resize 是ncnn 库中的一个函数,用于从像素数据中创建一个 ncnn::Mat 对象,并同时调整图像大小。这个函数在处理图像输入时非常有用,特别是当需要将图像调整到特定大小以符合模型输入要求时。 2. 输入参数 ncnn::mat::from_pix...
以下是 ncnn 推理引擎的一些核心函数和步骤: 加载模型: ncnn::Net net; net.load_param("model.param"); net.load_model("model.bin"); 2. 创建输入Blob ncnn::Mat input = ncnn::Mat::from_pixels_resize(image, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, width, height, target_width, target_height); 3. ...
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, 227, 227); ncnn::Extractor ex = squeezenet.create_extractor(); ncnn::Mat out; ncnn::Mat的内存分配 三维Mat的构造函数如下, 它调用了create()函数来完成构造 inline Mat::Mat(int _w...
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); int w = img.cols; int h = img.rows; // 减均值以及缩放操作,最后输入数据的值域为[-1,1] ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_
NCNN中每一层的数据被保存为自定义的Mat类型数据,它使用from_pixels_resize函数将OpenCV读取的Mat矩阵数据进行转换,由于计算使用了汇编,非常高效。网络定义为一个ncnn::Net类,格式与Caffe中的Net类非常相似,包含了layers和blobs成员变量,其中layers储存了每一层的信息,blobs储存了网络的中间数据。
这些操作的实现在https://github.com/Tencent/ncnn/blob/master/src/mat_pixel_resize.cpp#L27。然后经过Resize之后,需要将像素图像转换成ncnn::Mat。这里调用的是Mat::from_pixels()这个函数,它将我们Resize操作之后获得的像素图像数据(即float*数据)根据特定的输入类型赋值给ncnn::Mat。
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, img_w, img_h, target_size, target_size); constfloat mean_vals[3] = {123.68f,116.78f,103.94f};constfloat norm_vals[3] = {1.0/58.40f,1.0/57.12f,1.0/5...
yolov3.load_model("mobilenetv2_yolov3.bin");//read in imgncnn::Matin=ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, target_size, target_size);//substract meanconstfloatmean_vals[3] = {127.5f,127.5f,127.5f};constfloatnorm_vals[3] = {0.007843...
调用函数ncnn::Mat::from_pixels_resize时,增加了类型PIXEL_YUV420P2RGB和PIXEL_YUV420P2BGR,实际过程是调用了已有函数yuv420sp2rgb,增加了yuv420p2yuv420sp,将yuv420p转成yuv420sp。写了一个测试例子在examples目录下,叫yuv2rgbresize.cpp
(-1);//opencv读取图片是BGR格式,我们需要转换为RGB格式ncnn::Mat in =ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, bgr.cols, bgr.rows,224,224);//图像归一标准化,以R通道为例(x/225-0.485)/0.229,化简后可以得到下面的式子//需要注意的式substract_mean_normalize里的...